Die Frage, an die niemand gedacht hat
Wenn jemand noch nie mit Krypto gehandelt hat und anfangen möchte, wo geht er zuerst hin?
Immer häufiger ist die Antwort nicht Google. Es ist nicht Reddit. Es ist ChatGPT, Claude, Gemini oder ein anderes großes Sprachmodell — eingegeben in ein Chatfenster mit einer Frage wie: "Welche Krypto-Börse sollte ich nutzen?"
Für Hunderte Millionen Nutzer sind KI-Assistenten der erste Ansprechpartner für finanzielle Entscheidungen. Und dennoch hat bis jetzt fast keine systematische Forschung untersucht, was diese KI-Assistenten tatsächlich sagen, wenn man sie nach Krypto-Börsen fragt — und ob ihre Antworten die tatsächliche Marktlandschaft widerspiegeln.
Die DeFiLlama-Forschung hat sich genau dieser Frage gewidmet.
Wie die Studie durchgeführt wurde
Das Forschungsteam führte 120 Ausgaben über vier führende große Sprachmodelle durch: Claude Opus 4.7, GPT-5.4, Gemini 3 Flash und Qwen 3.6 Plus.
Anstatt führende oder markenspezifische Fragen zu stellen, verwendeten die Forscher 30 neutrale, unmarkierte Eingabeaufforderungen — die Art von wirklich organischen Anfragen, die ein Erstbenutzer eintippen könnte. Die Eingabeaufforderungen wurden sowohl in Englisch als auch in Mandarin durchgeführt, um ein sprachübergreifendes Bild davon zu erfassen, wie KI die Börsenlandschaft darstellt.
Die Methodik wurde entwickelt, um das natürliche Verhalten der KI zu zeigen: Welche Börsen empfiehlt ein Modell, wenn es keinen besonderen Grund hat, eine bestimmte Plattform zu bevorzugen?
Die Tri-Pillar Hierarchie
Das auffälligste Ergebnis ist in seiner Konsistenz bemerkenswert: drei Börsen — Binance, OKX und Bybit — erscheinen in 100 % der Ausgaben über alle Modelle und alle getesteten Eingabeaufforderungen.
Dieser Befund allein verdient es, näher betrachtet zu werden. In vier verschiedenen KI-Systemen, die von vier verschiedenen Unternehmen entwickelt wurden, auf unterschiedlichen Daten trainiert sind und in zwei verschiedenen Sprachen antworten — tauchen jedes Mal drei Plattformen auf. Die Forscher nennen dies die "Tri-Pillar Hierarchie": eine strukturelle Konzentration im mentalen Modell der KI des Krypto-Börsenmarktes, die unabhängig vom verwendeten Modell oder der Sprache bestehen bleibt.
Binance sticht selbst innerhalb dieser Gruppe hervor und erfasst etwa 90 % aller Top-1-Plätze — was bedeutet, dass wenn eine KI gefragt wird, die beste Börse zu nennen, Binance in der überwältigenden Mehrheit der Fälle an oberster Stelle erscheint.
Intent Frames: Wie KI den Markt aufteilt
Eine der nuancierteren Erkenntnisse der Studie ist, dass verschiedene Börsen nicht nur häufiger oder seltener erscheinen — sie besitzen spezifische Intents. Wenn eine Eingabeaufforderung um einen bestimmten Benutzerbedarf formuliert ist, tauchen bestimmte Börsen konsequent als die bevorzugte Empfehlung auf:
Kraken → Sicherheits- und Compliance-Rahmen
Bybit → Derivate und fortgeschrittenes Trading-Rahmen
Coinbase → Institutioneller Zugang und Klarheit der US-Regulierung
Binance → Allgemeiner Zweck, höchstes Volumen, breiteste Auswahl an Vermögenswerten
Das bedeutet, dass KI nicht einfach jedes Mal dieselben Börsen auflistet — sie verknüpft die Benutzerabsicht mit einer spezifischen Börsenidentität. Die Börse, die empfohlen wird, hängt erheblich davon ab, wie die Frage formuliert ist, selbst wenn die zugrunde liegende Anfrage funktionell ähnlich ist.
Die Kluft zwischen dem Bild der KI und der Realität
Vielleicht ist das wichtigste Ergebnis strukturell: Das Bild der KI vom Krypto-Börsenmarkt ist erheblich konzentrierter als die tatsächliche Handelsvolumenlandschaft.
Die realen Handelsvolumina sind über ein breiteres Spektrum von Plattformen verteilt, als die KI-Ausgaben vermuten lassen. Börsen mit beträchtlicher Marktpräsenz, aktiven Nutzerbasen und starker regionaler Dominanz erscheinen in den KI-Empfehlungen viel seltener — oder erscheinen überhaupt nicht — obwohl sie einen bedeutenden Anteil an den tatsächlichen Handelsaktivitäten repräsentieren.
Diese Lücke hat reale Konsequenzen. Für Benutzer, die sich auf KI verlassen, um eine erste Entscheidung darüber zu treffen, wo sie handeln sollen, kann die Karte, die sie erhalten, wesentlich unvollständig sein. Die Börsen, von denen sie nie hören, sind nicht unbedingt schlechter — sie sind einfach nicht Teil des vom Training abgeleiteten Konsenses der KI.
Was das für die nächste Ära der Krypto-Entdeckung bedeutet
Die DeFiLlama-Studie kommt zu einem wichtigen Zeitpunkt. Da KI-Assistenten die primäre Schnittstelle werden, über die Millionen von Menschen Finanzprodukte und -dienstleistungen entdecken, werden die in diesen Systemen eingebetteten Vorurteile — ob absichtlich oder emergent — strukturell bedeutend.
Einige Implikationen, die es wert sind, in Betracht gezogen zu werden:
Für Benutzer: Zu verstehen, dass KI-Empfehlungen den Konsens der Trainingsdaten widerspiegeln — nicht eine unabhängige Analyse — ist entscheidend. Die Börse, die ein LLM am häufigsten empfiehlt, ist nicht unbedingt die beste Wahl für deinen Anwendungsfall, deine geografische Lage oder deine Risikobereitschaft. Betrachte KI als Ausgangspunkt, nicht als endgültiges Urteil.
Für Börsen: Die Sichtbarkeit der KI wird zu einer neuen Wettbewerbsachse. Die organische Präsenz in den Trainingsdaten der KI — beeinflusst durch Medienberichterstattung, Dokumentationsqualität, Community-Diskussionen und Drittanalyse — bestimmt zunehmend, ob eine Plattform überhaupt im KI-vermittelten Entdeckungsprozess auftaucht.
Für die Branche: Der Konzentrationsbefund wirft Fragen darüber auf, wie KI-gesteuerte Entdeckungen die Marktstruktur im Laufe der Zeit gestalten werden. Wenn drei Börsen 100 % der KI-Erwähnungen erfassen und KI zum primären Entdeckungsmechanismus für neue Benutzer wird, sind die Folgen für die Wettbewerbsdynamik erheblich.
Das größere Bild
Die DeFiLlama-Studie ist im Kern eine Karte davon, wie KI die Krypto-Welt sieht — und eine Erinnerung daran, dass das Bild der KI ein Produkt der Daten ist, auf denen sie trainiert wurde, und nicht eine neutrale Bewertung der aktuellen Landschaft.
In einem Bereich, der sich so schnell wie Krypto ändert, kann die Lücke zwischen dem, was KI "weiß", und dem, was aktuell wahr ist, schnell größer werden. Die Börsen, die heute das mentale Modell der KI dominieren, sind größtenteils diejenigen, die während des Zeitraums, in dem die Trainingsdaten gesammelt wurden, die Schlagzeilen und die Diskussionen in der Community dominierten. Neue Anbieter, regionale Marktführer und Plattformen, die in den letzten Zyklen schnell gewachsen sind, könnten strukturell unterrepräsentiert sein, unabhängig von ihrer aktuellen Marktposition.
Für alle, die Entscheidungen darüber treffen, wo sie handeln sollen — ob sie ein Erstbenutzer sind, der einen KI-Chatbot fragt, oder ein institutionelles Team, das Plattformen bewertet — ist die DeFiLlama-Studie eine nützliche Erinnerung: die prominenteste Antwort ist nicht immer die vollständigste.
Lies den vollständigen DeFiLlama-Forschungsbericht auf defillama.com/reports.